为全面了解深度学习赋能人工智能领域的研究现状与动态发展，本文以中国知网(CNKI)收录的论文作为研究对象，首页中点击“高级检索”，以“深度学习”与“人工智能领域”为主题进行检索，时间设定为2019年至2024年，检索共得到572篇相关文献，通过对所得文献进行人工筛选、剔除不相关的会议、新闻公告等得到479篇有效文献，最后选择“导出与分析”，以Refwork格式导出相关数据。

本文借助文献计量软件CiteSpace，实现对“深度学习赋能人工智能领域”研究文献的科学计量，并在此基础上对相关领域的关键词共现、关键词聚类、发展动态前沿进行分析。CiteSpace是Citation Space的简称，可译为“引文空间”，由美国德雷赛尔大学陈超美博士与大连理工大学WISE实验室联合开发的科学文献分析工具，着眼于分析科学文献中蕴含的潜在知识，并通过可视化的手段来呈现科学知识的结构、规律和分布情况，此类可视化图形被称为“科学知识图谱”。首先，对数据进行预处理。CNKI数据需要进行格式转换后才能用于分析，启动CiteSpace程序后，在菜单栏依次选择Data→Import/Export →CNKI进行文献格式转换。其次，设置网络参数。根据文献的时间跨度，将时间切片长度设置为一年，等距离时间段划分为多个独立的数据集进行分析，根据本文需要选择了“关键词共现分析”“参考文献”节点类型。设置网络参数后，点击项目区下方的“GO!”按钮，程序开始提取节点和关系并构建网络，运行结束后点击“Visualize”按钮进行可视化。

近年来关于“深度学习赋能人工智能领域”的研究呈现出蓬勃发展的态势。在知网中检索到相关主题的文献总量达到1107篇，这一数字不仅表明了该领域的广泛关注度，也反映出学术界和产业界对此领域的深入探索和实践。例如，全国人大代表、科大讯飞董事长刘庆峰在2017年《新一代人工智能发展规划》基础上，阐述了我国在人工智能领域的发展策略，包括补齐短板、制定系统性规划、国家高位推动以及打造行业优势等 [1] 。《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南》(征求意见稿)等政策为人工智能行业的发展提供了明确、广阔的市场前景，为企业提供了良好的生产经营环境 [2] 。

从近五年的发文量来看，这一领域的研究热度持续上升，呈现出稳定增长的态势。具体来说，2019年发文量为141篇，到2020年增至172篇，显示出较为明显的增长趋势。到了2021年，发文量更是达到了184篇，显示出该领域研究的持续繁荣。然而，到了2022年，发文量略有回落，为154篇，但仍然保持在一个较高的水平。2023年，发文量继续保持在147篇，虽然未恢复到2021年的高峰，但仍旧呈现出稳定的发展态势。基于过去几年发文量的增长趋势和该领域的持续发展态势，预计2024年发文量将达到158篇(见 图1 )。随着技术的不断发展和应用需求的不断增加，该领域的研究将会更加深入和广泛，为人工智能的发展提供强有力的支撑。

2011~2023年，在深度学习赋能人工智能领域研究发文较多、影响力较大的研究机构主要包括北京邮电大学(发文18篇)南京大学(发文17篇)中国科学院大学(发文15篇)电子科技大学(发文12篇)国防科技大学(发文12篇)等单位。这些在深度学习赋能人工智能领域研究发文较多、影响力较大的研究机构，不仅代表了该领域的研究前沿和趋势，也体现出了他们在培养高水平研究人才、打造优秀研究团队、推动产学研合作等方面的努力和成果。他们的研究成果将继续为人工智能技术的发展和应用提供有力支撑。

在文献类型分布中，研究论文占85.62%；学科分布中，自动化技术与计算机软件及计算机应用占比较高，分别为44.53%、15.64%；研究层次分布中，技术研究、应用研究与开发研究占比居首。这些数据体现出了人工智能领域的发展趋势和侧重点：一是研究活跃度高，二是技术与应用并重，三是技术研究和应用开发占据主导地位。这些趋势和侧重点共同指向了一个方向，即人工智能正在从理论研究走向实际应用，并在不断推动技术创新和产业升级。

运用CiteSpace可视化分析软件对关键词进行可视化分析，绘制了关键词共现图(见 图2 )。图中出现节点N为278，连线E为517，网络密度D为0.0134，其中节点大小代表关键词出现频次大小，节点越大则表示关键词出现频次越大，中心性也就越强，如图中“人工智能”与“深度学习”。连线粗细代表关键词之间的关联程度，如图中人工智能与深度学习的关联。由此构成了一个巨大的连接网络图，形象体现出人工智能领域的研究热点。

根据CiteSpace可视化分析软件得出的相关数据，绘制了词频大于5次的高频关键词词频表(见 表1 )，依据频次高低形成了人工智能、深度学习、机器学习、知识图谱、大数据、神经网络、应用、发展趋势等关键词。中介中心性是一个经常被用来衡量中心性的指标。如果一个点与网络中其他点之间的距离很短，则该点具有较高的接近中心度 [4] 。从关键词频次来看，人工智能在深度学习赋能人工智能领域研究中占据了显著的地位，其关注度远高于其他关键词。这一结果不仅体现出人工智能在该领域的核心地位，也揭示了当前研究的前沿和热点。深度学习作为人工智能的一个重要分支，其强大的特征提取和学习能力为人工智能领域的研究和应用提供了强大的动力。高频关键词表中机器学习、知识图谱、大数据、神经网络等关键词的出现，共同构成了该领域的研究框架和体系。机器学习为人工智能提供了数据驱动的学习方法，知识图谱则有助于构建领域内的知识体系，大数据为人工智能提供了丰富的数据源，而神经网络则是深度学习的重要实现方式。此外，“应用”关键词的出现表明，人工智能和深度学习的研究不仅停留在理论层面，还正在被广泛应用于各个行业和领域。而“发展趋势”关键词则揭示了该领域未来的研究方向和趋势，为研究者提供了重要的参考和启示。

为将以上分布散乱的关键词进行结构化处理，以形成内部联系密切且能够集中体现同一研究主题的知识群组，研究在关键词共现的基础上进行聚类分析。研究选择关键词聚类，算法选择LLR。CiteSpace所得到的关键词聚类网络可视化图谱中，Modularity为0.5147，一般认为Q > 0.3意味着聚类结构显著；Silhouette为0.9383 (大于0.7)，说明聚类结构显著，聚类群组内部聚合程度较高，聚类效果理想，如 图3 所示。聚类群组共有9个，顺序是从0到9，数字越小，聚类中包含的关键词越多，每个聚类是多个紧密相关的词组成的，分别是深度学习、目标检测、机器学习、知识图谱、大数据、图像识别、神经网络、专利三性、学校体育、中医。由于所得到的聚类群组较多，为使研究结果更清晰简洁，研究对聚类输出的群组数量做了适度缩减与整理，最终得到9个聚类群，如 表2 所示，由各群组的聚类标签可看出，近五年我国人工智能领域的研究热点主要围绕深度学习、目标检测、机器学习、知识图谱、大数据这几个方面展开。

人工智能、机器学习与深度学习的关系：人工智能是一个更广泛的概念，指涉包括规则系统、专家系统在内的所有使计算机具有智能的技术。机器学习是人工智能的一个分支，是一种实现人工智能的方法，它关注于开发算法和技术，使计算机能够从数据中学习并改进性能，而无需显式地编程。而深度学习是机器学习的一种技术手段，通过神经网络实现学习和表示 [5] 。人工智能技术在图像识别、特征提取和分类、缺陷检测等方面具有巨大优势，对机器视觉行业产生了重大影响，而目标检测是机器视觉的成熟应用，基于大数据的学习能力和强大的参数调节能力的人工智能，使得基于模板匹配的定位技术更能兼容各种变化因素，拓展了目标检测应用的范围 [6] 。数据驱动的人工智能，人工智能系统需要大量的数据来进行训练和学习。大数据提供了海量的信息，可以用于训练机器学习和深度学习模型。人工智能的性能往往受到训练数据的质量和数量的影响，因此大数据在提升人工智能性能方面起着关键作用 [7] 。

在CiteSpace关键词图谱分析的基础上，点击“Burstness”按钮并将参数“Minimum Duration”数值调整为0.3，得到关键词突显分析图谱，得到强度排名前十二的关键词进行分析，如 图4 所示。突显词分析功能可以描述某一研究领域的动态本质。从研究前沿突显数值上来看“应用”作为早期突显的关键词，表明深度学习在人工智能领域的初期研究主要聚焦于其实际应用价值的探索。随着研究的深入，越来越多的学者开始关注“关键技术”的突破，以推动深度学习在人工智能领域的进一步发展。“图书情报”和“专利保护”等关键词的突显，意味着深度学习在人工智能领域的应用逐渐受到知识产权保护的重视，相关研究成果的转化和商业化进程开始加速。在研究主体方面，“主体”和“目标检测”等关键词的突显，反映出深度学习技术在特定领域内的应用和发展，如目标检测、人脸识别等。这些技术的应用不仅提升了人工智能系统的性能，也拓宽了深度学习的应用场景。在可专利性方面，“可专利性”和“劳动”等关键词的突显，意味着深度学习在人工智能领域的创新成果逐渐具备了专利保护的条件，相关技术的研发和应用得到了法律保护，进一步激发了创新活力。在知识产权领域之外，“作品”和“可视化”等关键词的突显，则表明深度学习在图像生成、艺术创作等领域的应用得到了广泛关注。这些应用不仅展示了深度学习技术的创造性和艺术性，也为相关领域的发展提供了新的思路和方向。“图像生成”和“网络安全”等关键词的突显，反映了深度学习在人工智能领域的应用不断向纵深发展，涉及到了更为复杂和前沿的技术领域。图像生成技术的发展为人工智能在视觉识别、虚拟现实等领域的应用提供了有力支持 [8] ；而网络安全问题的突显则提醒我们，在推进深度学习应用的同时，也需要重视其可能带来的安全风险和挑战 [9] 。

深度学习赋能人工智能领域的研究趋势呈现出从应用探索到关键技术突破，再到应用场景拓展和技术融合的演变过程。随着研究的深入和技术的不断进步，深度学习在人工智能领域的应用将更加广泛和深入，为相关领域的发展提供有力支持 [10] 。